@Walrus 🦭/acc
L'integrazione di Walrus e Seal rappresenta un cambiamento massiccio nel modo in cui gestiamo informazioni sensibili per l'apprendimento automatico. Questa architettura garantisce che la privacy rimanga intatta per l'intero ciclo di vita di un flusso di intelligenza artificiale.
I dati vengono crittografati alla fonte prima di essere memorizzati come blob protetti su Walrus. Quando inizia un processo di addestramento, Seal recupera segmenti crittografati specifici in un enclave sicuro, dove la decrittografia avviene solo per il calcolo attivo. Poiché i gradienti vengono re-crittografati prima di lasciare l'ambiente, il sistema elimina la necessità di un operatore di fiducia centralizzato.
Questo approccio decentralizzato elimina il tradizionale compromesso tra l'utilità dei dati e la sicurezza dell'utente. Gli sviluppatori possono ora creare modelli potenti garantendo che i dati grezzi rimangano inaccessibili a terzi in ogni momento.
